1.熟悉、梳理、总结数据分析实战中的
python、oracle研发知识体系
2.欢迎点赞、关注、批评、指正，互三走起来，小手动起来！
文章目录
- 1.背景说明
- 2.环境搭建
- 2.1 参考链接
- 2.2 `oracle`查询测试代码
- 3.数据请求与插入
- 3.1 `Oracle`建表语句
- 3.2 `Python`代码实现
- 3.3 效果示例
- 4.问题链接
1.背景说明
- 接口访问限制；
- 接口请求次数限制；
- 接口请求数量限制，针对大数据研发过程中，数据对接绝对是致命伤。一个个
数据烟囱(Data Silo)，一处处护城河，一个个数据坑，踩不完根本踩不完。 大致目标： 有限的资源下，请求结果数据并持久化（读取、下载、入库、上云）。又体验了一把非结构化数据处理真心不是关系数据库擅长的。- 补充说明： 文中用的免费在线图床，不是很稳定，不然循环处理会很流畅。
2.环境搭建
2.1 参考链接
- 参照如下环境，通过
docker快速搭建Oracle运行环境；如果已有Oracle环境忽略该小节。- 【kettle005】kettle访问Oracle数据库并处理数据至execl文件（已更新）
- 【kettle005】kettle访问Oracle数据库并处理数据至execl文件（已更新）
2.2 oracle查询测试代码
-
import cx_Oracle # 设置Oracle数据源名称 dsn = cx_Oracle.makedsn('192.168.48.150', '1521', service_name='xe') # 创建数据库连接 connection = cx_Oracle.connect(user='system', password='oracle', dsn=dsn) cursor = connection.cursor() # 创建游标 # 插入数据的SQL语句cursor.execute('SELECT * FROM YOULI."youli_testtable"') result = cursor.fetchall() # 提交事务 connection.commit() # 关闭游标和连接 cursor.close() connection.close()result_df = pd.DataFrame( result ) result_df.columns = ["id","name","email","age","sex","id_card","mobile_phone","visa_card","officer_card","address","hiredate","score"] result_df.head( 3 ) - 运行效果图
3.数据请求与插入
3.1 Oracle建表语句
-
-- YOULI.YOULI_ZPTEST definitionCREATE TABLE
：功能与应用解析)
)
)
